【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法。
技术介绍
1、事件相机作为仿生视觉传感器，在视觉任务的高动态范围和高时间分辨率方面显示出了极大的优势，使其能在最复杂的场景中高效可靠地估计运动提供了依据。这种传感器也被称为基于事件的传感器，是受生物视网膜结构的启发的新型仿生视觉设备。但这些优势是有代价的，比如现有的基于事件的视觉传感器分辨率低，以及在进行事件表示的过程中信息数据会有不同程度的冗余和残缺。并且由于事件流数据本身特性我们没法直接使用它，需要先进行切片和压帧的预处理步骤。总的来说，现如今已经有多种预处理算法能实现事件流的切片和压帧，但是当事件流中存在多个运动速度在变化且互不相同的主体时，使用现有的处理方法无法得到很好的效果，还可能会放大上述的事件信息流自身已有的缺陷。
2、事件相机的输出数据是由一系列事件组成的，这些数据对某个像素点亮度变化的时间、位置和极性信息进行编码。这是事件相机的优势所在，但也使得每个事件单独携带的关于场景的信息非常少。因此在解读或者使用事件流上的信息之前，我们需要...
【技术保护点】
1.一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于：所述步骤S3中采用动态异步数据度量及切片算法调整时间仓跨度的长度。
3.根据权利要求2所述的一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于，所述动态异步数据度量及切片算法具体包括：将事件流中对应时间仓内事件的极性属性作为整体密度的计算依据，并将新的事件密度作为基础参考依据引入到时间窗口中，动态调整时间仓跨度的长度；所述调整时间仓跨度通过更新时间跨度实现，公式如下：
4...
【技术特征摘要】
1.一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于：所述步骤s3中采用动态异步数据度量及切片算法调整时间仓跨度的长度。
3.根据权利要求2所述的一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于，所述动态异步数据度量及切片算法具体包括：将事件流中对应时间仓内事件的极性属性作为整体密度的计算依据，并将新的事件密度作为基础参考依据引入到时间窗口中，动态调整时间仓跨度的长度；所述调整时间仓跨度通过更新时间跨度实现，公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于异步事件流的动态数据优化及表示方法，其特征在于：所述步骤s1采用主体区域识别算法进行划分；在对事件流进行区域判断以及划分操作时，使用改进的皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数，公式分别如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于异...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯阳，吕恒毅，赵宇宸，孙铭，张以撒，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。